스탠퍼드대 HAI(인간중심 인공지능연구소)는 AI의 능력과 연구 상황 등을 정리한 AI Index 리포트를 2017년부터 매년 공개하고 있다. AI Index는 이 분야의 가장 권위 있는 연례 분석 중 하나로 평가받고 있다. 올해 발표된 AI Index 2024에는 2023년까지의 AI에 관한 방대한 데이터를 분석한 결과를 나타내고 있기에 이 보고서가 보여주는 AI 기술의 최신 동향과 미래 전망을 알아보고자 한다.

AI Index 2024 내용을 요약하면, 첫 번째로 기술적 진보와 한계이다. AI는 이미지 분류, 시각적 추론, 영어 이해 등 몇 가지 벤치마크에서 인간의 능력을 뛰어넘었다. 그러나 경쟁 수준의 수학, 시각적 상식 추론 및 계획과 같은 더 복잡한 작업에서는 뒤처지고 있다.

두 번째로 산업과 학계의 연구 동향이다. 2023년에 산업계는 51개의 주목할 만한 머신 러닝 모델을 생산했으며, 학계는 15개를 개발하며 기여했다. 이는 산업과 학계의 협력이 강화되고 있음을 나타내는데, 특히 산업계와 학계가 공동으로 21개의 주요 모델을 개발한 것은 주목할 만한 성과이다.

세 번째로 AI 모델 비용 상승이다. 최첨단 AI 모델의 학습 비용은 전례 없는 수준에 도달했다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-4는 훈련에 약 7800만 달러(약 1083억 원) 상당의 컴퓨팅을 사용했고, 구글의 Gemini Ultra에 1억9100만 달러(약 2643억 원)의 컴퓨팅 비용이 들었다.

네 번째로 미국의 AI 리더십과 중국의 약진이다. 2023년에는 61개의 주목할 만한 AI 모델이 미국 기반 소재 기관에서 시작됐는데, 이는 유럽연합의 21개와 중국의 15개를 크게 앞지르는 수치이다. 그러나 전 세계 AI 특허의 대부분(61%)이 중국에서 출원됐다.

다섯 번째로 AI 책임 평가의 부재이다. AI 모델의 책임 있는 사용과 평가에 대한 표준화가 부족하다. 주요 AI 개발사들은 서로 다른 AI 벤치마크를 기준으로 모델을 테스트한다. 이는 AI 기술의 안정성과 신뢰성을 확보하는데 중요한 장애물이 될 수 있다.

여섯 번째로 생성형 AI에 투자가 급증하고 있다. 지난해 전반적으로 AI 민간 투자가 감소했음에도 불구하고, 생성형 AI에 대한 투자는 급증해 2022년 대비 8배 가까이 증가한 252억 달러에 달했다.

일곱 번째로 AI는 근로자의 생산성을 높인다. 테슬라의 공장에서는 AI 기반 시스템이 작업자의 반복 작업을 대체해 연간 생산량을 30% 이상 증가시켰다.

여덟 번째로 AI에 의해 과학의 진보가 촉진됐다. 2022년부터 AI가 과학적 발견을 진전시키기 시작해 2023년에는 알고리즘 분류를 더 효율적으로 만드는 AlphaDev, 화학자들이 새로운 물질을 발견하는 것을 돕는 구글의 GNoME 프로젝트에 이르기까지 훨씬 더 중요한 과학과 관련된 AI 애플리케이션이 출시될 예정이다.

아홉 번째로 미국에서 AI에 대한 규제가 급증하고 있다. 미국의 AI 관련 규제 수는 지난 1년 동안, 그리고 지난 5년 동안 크게 증가했다. 2016년 한 개에 불과했던 AI 관련 규제는 2023년에 25개로 증가했고 작년 한 해에만 AI 관련 규제 총 건수가 56.3% 증가했다.

마지막으로 전 세계 사람들이 AI의 잠재적 영향을 인식하기 시작했다. 입소스의 설문조사에 따르면 지난 1년 동안 향후 3~5년 내에 AI가 자신의 삶에 극적인 영향을 미칠 것이라고 생각하는 사람의 비율이 60%에서 66%로 증가했다. 또한 AI 제품과 서비스에 대해 불안감을 표현하는 사람이 52%로 2022년 대비 13%포인트 상승했다. Pew 데이터에 따르면 미국인의 52%가 AI에 대해 흥분보다는 우려를 더 느낀다고 보고했는데, 이는 2022년 38%에서 상승한 수치이다.

AI Index 리포트 2024는 AI 기술의 급속한 발전이 인류에게 제공하는 막대한 잠재력과 도전과제를 모두 조명했기에 AI 관련 정책 입안자, 연구자, 기업가는 물론이고 일반 대중들에게도 또한 AI 기술의 발전에 따른 윤리적, 사회적 책임을 신중히 고려할 시점이라고 여겨진다.